黑龙江省农业产业结构优化研究

论文摘要

农业和农村经济结构的战略性调整，是社会主义新农村建设的重要内容，是关系农业和农村经济长远发展、关系国民经济全局的重大部署，而农业产业结构的调整是该项战略调整的基础。实行农业生产的战略性调整、优化资源配置已成为新时期农业发展的必由之路。农业产业结构调整涉及的因素多、范围广，并且受气象、季节和生物生长周期等自然因素的影响，农业产业结构的调整较工业生产结构更为复杂，因此，对于农业产业结构现状的评价和优化研究具有重要的理论意义和现实指导意义。本文针对区域资源禀赋和农业生产现状，采用适当的数学方法，对农业产业结构现状评价和调整问题进行科学地、系统地研究，寻求优化调整方案并对优化方案进行综合评价，为决策提供参考依据。这对于当前研究和制定合理有效的产业结构调整政策，切实推进农业和农村经济持续、快速发展具有重要的理论指导意义和实际应用价值。本论文的研究既填补了农业产业结构评价和优化方法研究的不足，也为黑龙江省农业产业结构调整科学决策提供理论支持。本文首先对黑龙江省农业产业结构变化与农业生产总值及农民平均收入之间的关系进行了研究，建立农业产业结构现状评价指标，并对黑龙江省农业产业结构的现状进行评价，指出黑龙江省农业生产中存在的问题。然后对粮食产量、农产品价格、消费需求、人口数量进行预测，建立了以体现经济、社会、生态综合效益的多目标规划模型为主体，多个辅助模型相辅相成的农业产业结构优化的非线性模型，然后，应用遗传算法对模型进行求解，得出了黑龙江省农业产业结构优化的pareto有效解系列。最后，采用当前较为先进的数据包络分析(DEA)综合评价方法，对黑龙江省2010年农业发展的4个方案的综合农业生产能力和生产效率做出合理的评价与排序，优选出综合效益最佳的方案以供决策参考。本文完成的研究工作主要有如下六方面：1．建立了农业生产中各产业变化与农业生产总值之间的函数关系模型，通过产出弹性，分析了各农业生产部门对黑龙江省农业经济增长贡献，农业总产出的增长分别由种植业，林业，牧业，渔业各部门增长所拉动的比例大约为67．6％，7．6％，27．2％和2．2％。可见，种植业和牧业的增长对农业经济增长的拉动能力较大。因此，发展种植业和牧业对于黑龙江省的农业经济发展具有较大的推动作用。黑龙江省农业总产值增长率与种植业及牧业总产值增长率之间有着极为相似的曲线变化形式，由此判断种植业和牧业的潜在增长与黑龙江省农业总产值的潜在增长在长期内具有巨大的相互影响关系。据此，本文用灰色关联分析法分析黑龙江农业产业结构变动与农民收入增长之间的关系，量化研究了农业产业结构变动率对农民收人增长的影响，农林牧渔业总产值及各业产值变动对农民收人增长的影响，农林牧渔产值比重变动对农民收人增长的影响，得出农业结构调整与农民收入增加存在密切关系，调整和优化农业产业结构，是提高黑龙江农民收入水平的有效途径。由于农业(种植业)受自然因素影响大，并且比较利益低，较高比重的农业产值必然抑制黑龙江农民收入的稳定快速增长，因此，今后要进一步发展非农产业，同时注重优化种植业内部结构，扩大经济作物、饲料作物比重。牧业、渔业产值比重的提高可以促进了农民收入的快速增长，还应该大力发展养殖业，这不仅可以获取较高的附加利益，带动和改善种植业的发展，缓解目前粮食阶段性供给过剩的压力，拓宽农民收入来源，增加农民收入，而且可以改善农民的膳食结构、提高农民生活质量。2．应用信息学中有关理论，对黑龙江省农业产业结构现状进行合理性评价与分析。根据产业结构合理化理论，采用结构相似系数进行不同区域间农业生产结构的比较分析，结构变化系数对农业产业结构的变化过程进行评价，引入信息熵的概念作为农业产业结构系统稳定性的度量指标，以农(种植业)、林、牧、渔各产业产值占总产值的比重作为相应的权重，计算黑龙江省农业产业结构的结构相似系数、信息熵和结构变化系数，并与吉林、辽宁、全国和美国进行对比分析。通过以上指标的比较发现，黑龙江省农业各产业部门发展不平衡，比例关系不协调，种植业比重过高，而其它产业比重偏低，农业产业结构的稳定性较差，虽然农业产业结构调整方向正确，但调整速度较慢，系统整体功能的发挥取决于系统内部结构，结构的合理程度直接影响到生产效率和经济效益，只有切实改善农业产业结构，才能增强农业生产的综合效益。3．建立了黑龙江省水稻单产的Logistic模型，对黑龙江省水稻的生产潜力进行了分析，预测了黑龙江省水稻生产的最大产量，并预测未来水稻产量的变化趋势；建立了玉米、小麦和大豆产量的非线性回归模型，并对产量和效益进行预测；采用组合预测方法中拟合误差合成权重的方法对黑龙江省薯类、亚麻、甜菜、烤烟、谷子、高粱、油料、蔬菜、瓜果类13种主要作物的单位面积产量随时间变化做了预测和计算；建立农产品价格变化的周期函数模型，应用回归分析方法求出模型的参数，并对农产品的价格进行预测；采用扩展的线性支出模型(ELES)对黑龙江省主要农、畜、水产品人均需求做预测；选择自适应非线性制约种群增长数学模型对黑龙江省2010年人口做预测；采用组合非线性拟合的方法对畜牧业纯收益进行研究；利用Jenny数学模型对土壤有机质含量做预测，采用需求短缺期望考察社会需求状况。以上模型的建立和分析为农业产业结构的优化研究奠定了基础。4．系统分析了可持续农业产业结构优化配置的准则，以实现经济效益、生态和社会效益三方面最优为设计目标函数，目标函数应尽可能最好地反映指标的实际状况。决策变量包括种植业中各种作物的种植面积，畜牧业中各种畜禽的存养量，林业中各种林种、树种的种植面积，水产养殖业中各种水产品的种植(饲养)面积；经济效益模型以各产业的经济纯收益之和最大为目标函数，生态目标函数将土壤有机质含量作为一个重要的生态目标衡量，把水土保持状况、绿色覆盖等问题作为约束条件，社会效益模型以主要农、畜、水产品的短缺量最小作为目标函数；设置了包括自然资源、种植面积、生态以及社会需求等多方面的约束条件，建立了面向可持续发展的农业产业结构优化模型。5．系统研究了遗传算法的基本原理和实现技术，利用多目标适应性权重罚函数法设计适应度函数，得到了基于遗传多目标优化算法的可持续农业产业结构优化pareto解序列，并黑龙江省农业产业发展规划的四个优化方案的效益进行了计算。6．多个方案的DEA综合评价。数据包络分析是当前较为先进的评价具有多个输入、输出指标的决策单元相对有效性的一种综合评价方法，本文将其应用于农业产业结构问题的研究中。将每个调整方案都视为同质生产决策单元，利用优化模型计算出的各项投入产出数据，构造DEA模型，对各方案相对有效性进行综合评价与优选。采用一种新的DEA决策单元排序方法，优选出最佳方案。传统的DEA评价方法只能将决策单元分为DEA有效、弱DEA有效和非DEA有效三大类，对于同为DEA有效的决策单元，不能进一步比较其相对优劣性。本文在传统DEA评价模型的基础上，引入“理想决策单元”概念，构造一个理想方案使其各项投入最小而产出最大。利用该决策单元构造C~2R模型，求出对每个决策方案都相对公平、合理的公共权重，引入“效率评价指数”指标，并以此为基础，按各决策方案的效率评价指数排序，筛选出综合效益最佳的优化调整方案。本文遵循从产业结构现状合理化评价——设计调整策略——多目标模型求解——决策方案相对有效性DEA评价——优选最佳方案的技术路线，在研究中采用多种数学模型方法，针对黑龙江省农业产业结构优化调整进行了系统地定量研究与分析。本文在研究方法上采用了熵的概念作为农业产业结构评价指标，建立了农业产业结构优化的非线性模型，并在应用遗传算法进行求解，多个方案的DEA综合评价方面具有一定的创新性。提出了可指导生产实践、具有一定决策参考价值的农业产业结构调整方案。本文既有对于数学方法的理论研究，也有结合黑龙江省农业生产实践的实证研究，理论联系实际，定性分析与量化研究相结合，对农业产业结构优化研究进行了积极有意义的探索。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 论文写作背景
• 1.2 论文写作的目的和意义
• 1.3 国内外产业结构研究主要方法和发展趋势
• 1.3.1 产业结构的概念、内涵
• 1.3.2 国内外研究动态及发展趋势
• 1.4 DEA综合评价方法研究动态
• 1.4.1 DEA发展历史与研究动态
• 1.4.2 DEA综合评价方法的优越性
• 1.5 技术路线与主要内容
• 第2章 黑龙江省农业产业结构的现状及存在的问题
• 2.1 黑龙江省农业自然资源及近年来农业发展状况
• 2.2 农业产业结构与农业经济增长的关系分析
• 2.2.1 农业生产各部门对农业经济增长的贡献
• 2.3 黑龙江农业产业结构变动与农民收入增长灰色关联分析
• 2.3.1 灰色关联分析法的基本步骤
• 2.3.2 农业产业结构变动率与农民收入增长的灰色关联分析
• 2.3.3 农林牧渔业总产值及各业产值与对农民收入增长的灰色关联分析
• 2.3.4 农林牧渔产值比重变动对农民收入增长的影响
• 2.4 黑龙江省农业产业结构评价实证分析
• ij指标'>2.4.1 农业产业结构相似系数S_ij指标
• 2.4.2 农业产业结构变化系数θ指标
• 2.4.3 农业产业结构的熵值指标
• 2.4.4 实证分析结论
• 第3章 农业产业结构优化模型的建立
• 3.1 可持续农业产业结构优化配置的准则
• 3.2 优化模型的建立
• 3.2.1 决策变量的选择
• 3.2.2 目标函数的确定
• 3.2.3 约束条件的设置
• 3.3 黑龙江省农业产业结构模型时变参数的计算
• 3.3.1 人口预测
• 3.3.2 消费需求预测
• 3.3.3 农副产品的价格分析
• 3.3.4 粮食产量预测
• 3.4 黑龙江省农业产业结构多目标优化模型的建立
• 3.4.1 系统边界的确定
• 3.4.2 决策变量
• 3.4.3 固定参数的确定
• 3.4.4 多目标优化模型体系
• 第4章 农业产业结构优化模型最优解的计算
• 4.1 遗传算法原理
• 4.2 标准遗传算法
• 4.2.1 SGA的定义
• 4.2.2 SGA的主要运行步骤
• 4.3 遗传算法的基本实现技术
• 4.3.1 编码方法
• 4.3.2 群体设定
• 4.3.3 适应度函数
• 4.3.4 遗传操作
• 4.3.5 约束条件的处理
• 4.4 黑龙江省农业产业结构优化模型的求解
• 4.4.1 遗传多目标算法操作设计
• 4.4.2 模型求解结果及分析
• 第5章 农业产业结构优化调整方案的综合评价与优选
• 5.1 DEA基础理论与主要模型
• 2R模型和DEA有效性定义'>5.1.1 C²R模型和DEA有效性定义
• 2R）的直观含义'>5.1.2 DEA有效（C²R）的直观含义
• 2R模型'>5.1.3 具有非阿基米德无穷小ε的C²R模型
• 2R）的经济含义'>5.2 DEA有效（C²R）的经济含义
• 2GS²模型'>5.3 评价技术有效性的C²GS²模型
• 5.3.1 基于“投入”的模型与基于“产出”的模型之间的关系
• 5.4 决策单元在DEA相对有效面上的“投影”
• 5.4.1 数据包络分析（DEA）的相对有效面
• 5.4.2 决策单元在DEA的相对有效面上的“投影”
• 5.5 各方案产业结构合理化评价
• 5.6 调整前后产业系统生产效率DEA综合评价
• 5.6.1 选取各决策单元输入、输出指标
• 5.6.2 选择适当的DEA评价理论模型
• 5.6.3 建立评价模型并编写程序求解
• 5.7 调整方案相对有效性评价
• 2R模型'>5.7.1 各方案相对有效性评价C²R模型
• 2GS²模型评价'>5.7.2 调整方案的C²GS²模型评价
• 5.8 DEA评价模型中相关管理信息
• 5.8.1 决策单元在DEA相对有效前沿面上的“投影”
• 5.8.2 决策单元规模收益及投入冗余率、产出不足率分析
• 5.9 决策单元排序的DEA方法与模型
• L'>5.9.1 引入理想决策单元DMU_L
• 5.9.2 构造评价模型
• 5.9.3 模型求解并排序
• 5.10 各方案综合评价结果分析
• 5.11 对策建议
• 第6章 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间的研究成果
• 后记